DA-Mamba

新的DA-Mamba框架增强了PolSAR图像分类

研究人员开发了DA-Mamba，一种用于极化合成孔径雷达（PolSAR）图像分类的新型框架。该新架构通过引入方向自适应扫描来解决现有基于Mamba的方法的局限性，以更好地捕捉对PolSAR分析至关重要的各向异性散射和弱边界。DA-Mamba还采用非下采样轮廓波变换（NSCT）在空间和频率域处理数据，将全局分量与定向高频特征相结合，以增强可区分性。在三个真实PolSAR数据集上的实验表明，DA-Mamba的性能优于当前最先进的方法。